package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.cache.Cache;
import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSON;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.CacheClient;
import com.hmdp.utils.RedisConstants;
import com.hmdp.utils.RedisData;
import com.hmdp.utils.SystemConstants;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.geo.Distance;
import org.springframework.data.geo.GeoResult;
import org.springframework.data.geo.GeoResults;
import org.springframework.data.geo.Point;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.domain.geo.GeoReference;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * <p>
 * 服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
@Slf4j
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Resource
    private CacheClient cacheClient;

    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);


    /**
     * @param: [id]
     * @return: com.hmdp.dto.Result
     * @description: 根据 id查询店铺信息
     **/
    @Override
    public Result queryById(Long id) throws InterruptedException {

        // 缓存空值 解决缓存 穿透
        // Shop shop = queryWithPassThrough(id);
        // 自定义的封装工具类 解决缓存 穿透
//        Shop shop = cacheClient.queryWithPassThrough(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class,
//                id2 -> getById(id2), RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        // 互斥锁 解决缓存 击穿
        // Shop shop = queryWithMutex(id);

        // 逻辑过期时间 解决缓存 击穿
//        Shop shop = queryWithLogicalExpire(id);
        Shop shop = cacheClient.queryWithPassThrough(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class,
                this::getById, RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        if (shop == null) {
            return Result.fail("店铺数据不存在");
        }
        return Result.ok(shop);
    }

    /**
     * @param: [id]
     * @return: com.hmdp.entity.Shop
     * @description: 查询(缓存 - 数据库), 逻辑过期时间 解决缓存 击穿
     **/
    public Shop queryWithLogicalExpire(Long id) {
        String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 从redis查询
        log.info("###### 根据shop id查询redis");
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);

        // 不存在直接返回空
        if (StrUtil.isBlank(shopJson)) {
            log.info("###### redis中不存在shop,直接返回null");
            return null;
        }
        // 反序列化json为对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
        // 实际上redisData类中是Object类，所以反序列化的时候不知道要反序列化成什么类
        // 因此需要强转为JSONObject，然后再进行一次反序列化
        JSONObject data = (JSONObject) redisData.getData();
        // JSONUtil.toBean方法不止能接收json字符串,也能接收JSONObject对象
        Shop shop = JSONUtil.toBean(data, Shop.class);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();

        // 缓存中存在数据,校验过期时间
        if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
            // 未过期就返回数据
            return shop;
        }

        // 过期就进行缓存重建
        // 获取锁
        String lockKey = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
        boolean flag = tryLock(lockKey);
        // 成功获取锁
        if (flag) {
            // 创建新线程，缓存重建
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
                try {
                    this.saveShop2Redis(id, 20L);
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    // 释放锁
                    unLock(key);
                }
            });
        }
        // 返回过期的脏数据
        return shop;
    }


    // TODO jmeter压测工具

    /**
     * @param: [id]
     * @return: com.hmdp.entity.Shop
     * @description: 查询(缓存 - 数据库), 利用互斥锁解决缓存击穿，防止热点key失效后大量访问数据库
     **/
    public Shop queryWithMutex(Long id) throws InterruptedException {
        String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 从redis查询
        log.info("###### 根据shop id查询redis");
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 存在直接返回
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            log.info("###### redis中存在shop");
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return shop;
        }

        // 解决缓存穿透
        // 缓存查询结果不为null且isNotBlank的结果也是false，所以就是空字符串""
        if (shopJson != null) {
            log.info("###### redis中不存在shop");
            return null;
        }

        // 互斥锁,缓存重建
        String lockKey = RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY + id;
        Shop shop = null;
        try {
            // 获取互斥锁
            boolean flag = tryLock(lockKey);
            // 失败,休眠并重试
            if (!flag) {
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(id);
            }
            // 成功就查询数据库

            // 不存在就查数据库
            log.info("###### redis不存在shop,查数据库");
            shop = getById(id);

            // 模拟长时间重建
            Thread.sleep(200);

            // 数据库中不存在就报错
            if (shop == null) {
                // 解决缓存穿透，添加空值
                // 如果数据库中不存在对应的数据，就向redis缓存中添加空字符串
                log.info("###### 数据库中不存在对应的数据，向redis缓存中添加空字符串");
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", RedisConstants.CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                return null;
            }
            // 存在就写入redis  添加有效时间
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 释放互斥锁
            unLock(lockKey);
        }

        return shop;
    }

    /**
     * @param: [id]
     * @return: java.lang.Object
     * @description: 查询(缓存 - 数据库), 根据 shop id查询 redis,解决缓存 穿透
     **/
    public Shop queryWithPassThrough(Long id) {
        String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 从redis查询
        log.info("###### 根据shop id查询redis");
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 存在直接返回
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            log.info("###### redis中存在shop");
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return shop;
        }

        // 解决缓存穿透
        // 缓存查询结果不为null且isNotBlank的结果也是false，所以就是空字符串""
        if (shopJson != null) {
            log.info("###### redis中不存在shop");
//            return Result.fail("缓存中无shop数据");
            return null;
        }

        // 不存在就查数据库
        log.info("###### redis不存在shop,查数据库");
        Shop shop = getById(id);
        // 数据库中不存在就报错
        if (shop == null) {
            // 解决缓存穿透，添加空值
            // 如果数据库中不存在对应的数据，就向redis缓存中添加空字符串
            log.info("###### 数据库中不存在对应的数据，向redis缓存中添加空字符串");
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", RedisConstants.CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
//            return Result.fail("数据库中无shop数据");
            return null;
        }
        // 存在就写入redis  添加有效时间
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        return shop;
    }

    /**
     * @param: [shop]
     * @return: void
     * @description: 更新数据库, 先更新数据库再删除缓存, 提升线程安全性
     **/
    @Override
    public Result update(Shop shop) {
        // 验证id是否为空
        if (shop.getId() == null) {
            return Result.fail("shop id is null");
        }
        // 先更新数据库
        updateById(shop);
        // 然后删除缓存
        stringRedisTemplate.delete(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + shop.getId());
        return Result.ok();
    }

    /**
     * @param: [typeId, current, x, y] xy为给定的当前位置经纬度
     * @return: com.hmdp.dto.Result
     * @description: 分页查询店铺信息，根据距离排序
     **/
    @Override
    public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
        // 是否需要根据坐标对查询数据 排序
        if (x == null || y == null) {
            Page<Shop> page = query()
                    .eq("type_id", typeId)
                    .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
            return Result.ok(page.getRecords());
        }

        // 计算分页参数
        int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;

        // 查询Redis得到 商户id\距离,根据距离排序\分页
        String key = RedisConstants.SHOP_GEO_KEY + typeId;
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo()
                .search(
                        key,
                        GeoReference.fromCoordinate(x, y),
                        new Distance(5000),                 // 搜索半径为 5000 单位（默认是米）
                        RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs()
                                .includeDistance()  // 搜索结果中包含每个结果元素到参考点的距离
                                .limit(end));   // .limit(end)查出来的是从0开始到end的所有，需要手动截取从from到end的部分

        // 解析出商户id
        if (results == null) {
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        // 手动截取从from到end的部分
        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();
        if (list.size() <= from) {
            // 查询页的起始脚标from（脚标从0开始）比查询出的所有内容数量size还大，说明已经没有元素可查了
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        List<Long> ids = new ArrayList<>(list.size());
        Map<String, Distance> distanceHashMap = new HashMap<>(list.size());
        list.stream().skip(from).forEach(result -> {
            String idStr = result.getContent().getName();
            ids.add(Long.valueOf(idStr));
            Distance distance = result.getDistance();
            distanceHashMap.put(idStr, distance);
        });

        // 根据商户id查询商户信息,保持顺序
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);
        List<Shop> shopList = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();
        // 将distance提取出来set到shop中的非表字段
        for (Shop shop : shopList) {
            shop.setDistance(distanceHashMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
        }
        // 返回店铺数据
        return Result.ok(shopList);
    }

    /**
     * @param: [key]
     * @return: boolean
     * @description: 获取互斥锁
     **/
    private boolean tryLock(String key) {
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }

    /**
     * @param: [key]
     * @return: void
     * @description: 删除互斥锁
     **/
    private void unLock(String key) {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }


    /**
     * @param: [id, expireSeconds] id和自定义的过期时间（秒）
     * @return: void
     * @description: 缓存重建，需要设定一个逻辑过期时间字段，并一同存储到redis
     **/
    public void saveShop2Redis(Long id, Long expireSeconds) throws InterruptedException {
        // 模拟缓存重建的延迟
        Thread.sleep(200);

        // 查询店铺数据
        Shop shop = getById(id);
        // 封装逻辑过期时间和数据对象
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(shop);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));
        // 写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }

}
